90、无线通信网络中的带宽管理与激励路由方案

无线通信网络中的带宽管理与激励路由方案

1. 上行链路带宽管理框架

在无线通信网络中,高效的带宽管理至关重要。这里介绍一种针对IEEE 802.16上行链路接入的带宽管理框架,它结合了对WiMAX带宽请求机制的改进、准入控制算法和上行调度算法。

1.1 请求授予

当用户站(SS)的请求符合合同条款时,基站(BS)应在接收到请求的下一帧授予相应资源。准入控制算法确保了这种可能性。BS的上行调度流程如下:
1. 首先,为每个SS分配聚合请求中“合同字节(CB)”字段所指示字节传输所需的时隙数。
2. 然后,分配剩余时隙:
- 若剩余时隙足够满足所有额外请求,则按请求分配。
- 若不足,则按每个SS聚合请求中“额外字节(AB)”字段的比例分配。

以下是授予请求和构建上行链路MAP的算法:

# 初始化变量
AllocatedSlots = [0] * N  # 每个SS分配的时隙,初始化为0
AvailableSlots = 总上行帧时隙数  # 可用时隙,初始化为总时隙数

# 分配CB字段对应的时隙
for i in range(1, N + 1):
    if CBi > AvailableSlots:
        print("ERROR")
    else:
        AllocatedSlots[i - 1] += CBi
        AvailableSlots -= CBi

# 分配AB字段对应的时隙
if sum(ABi for i in range(1, N + 1)) < Available
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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